MongoDB查询

Posted 2021-02-28 coisini

一、MongoDB查询文档

               1.MongoDB 查询文档使用 find() 方法。

                       find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档。 语法MongoDB 查询数据的语法格式如下：

                                db.collection.find(query, projection)

                                   query ：可选，使用查询操作符指定查询条件

                                   projection ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值， 只需省略该参数即可 （默认省略）。

                  2. 实例：

                       

 

 

                  3.如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法，语法格式如下：

                                 >db.col.find().pretty()

                                  pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档。

                   4.实例：

                             

 

 

 二、MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较

                       如果你熟悉常规的 SQL 数据，通过下表可以更好的理解 MongoDB 的条件语句查询：

                          

 

 

                      1.MongoDB 的 find() 方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号隔开，即常规 SQL 的 AND 条件

                             语法：

                                 >db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()

                            实例：

                                    

 

                           以上实例中类似于 WHERE 语句：WHERE name=\'wan\' AND age=\'18\' 

                       2.MongoDB OR 条件MongoDB OR 条件语句使用了关键字 $or,

                             语法格式如下：

                                    >db.col.find(

　　　　　　　　　　　　 {

　　　　　　　　　　　　　　$or: [

　　　　　　　　　　　　　　　　{key1: value1}, {key2:value2}

　　　　　　　　　　　　　　　　]

　　　　　　　　　　　　　}

　　　　　　　　　　　).pretty()

                             实例：

                                    

 

 

                           3.AND 和 OR 联合使用

                                    实例：

                                        

 

                                     两种方式 都可以

 三、MongoDB 排序

               1.  MongoDB sort() 方法

                         在 MongoDB 中使用 sort() 方法对数据进行排序，sort() 方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来 指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而 -1 是用于降序排列。

　　　　　　　　语法：

                                >db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})

                    实例：

                         

 四：MongoDB 索引

                 索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选 取那些符合查询条件的记录。

                 这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对 网站的性能是非常致命的。

                 索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进 行排序的一种结构 

                     1. createIndex() 方法

                             MongoDB使用 createIndex() 方法来创建索引。

                               注意在 3.0.0 版本前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex()，之后的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法，ensureIndex() 还能用，但只是 createIndex() 的别名。

                             1.语法：

                                     >db.collection.createIndex(keys, options)

　　　　　　　　　　语法中 Key 值为你要创建的索引字段，1 为指定按升序创建索引，如果你想按降序来创建索引指定为 -1 即可

                             2.实例：

                                    先查询数据看搜索时间花费多久

　　　　　　　　　　　　db.tb2.find({age:6666}).explain(true)

                                       

                                                  搜索时间："executionTimeMillis" : 30,

                                          

 

                                绑定索引：

                                      

 

                               查看索引：

                                    

 

                                   再次搜索

                                         

 

                                         

                   createIndex() 方法中你也可以设置使用多个字段创建索引（关系型数据库中称作复合索引）。

                          >db.col.createIndex({"title":1,"description":-1})

                     createIndex() 接收可选参数，可选参数列表如下：

                   

 

                     

                  在后台创建索引：

                           db.values.createIndex({open: 1, close: 1}, {background: true})

                 通过在创建索引时加 background:true 的选项，让创建工作在后台执行

 

五、 MongoDB聚合

               MongoDB 聚合 MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)，并返回计算后的数据结果。有点类似 sql语句中的 count(*)。

               1.aggregate() 方法 MongoDB中聚合的方法使用aggregate()。

                    语法：

                       >db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)

                    实例：

                      在我们通过以上集合计算每个作者所写的文章数，使用aggregate()计算结果如下：       

　　　　　　　　db.mycol.aggregate(
　　　　　　　　[
　　　　　　　　{
　　　　　　　　$group:{_id:"$by_user",num_tutorial:{$sum:1}}
　　　　　　　　}
　　　　　　　　]
　　　　　　　　)

                            

 

                   下表展示了一些聚合的表达式:

                      

 

六、 管道的概念

                     管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的参数。

                     MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以 重复的。

                    表达式：处理输入文档并输出。

                    表达式是无状态的，只能用于计算当前聚合管道的文档，不能处理其它的文 档。

             这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作：

                    $project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文 档。

                              db.account.aggregate( [ { $project:{ _id:0, balance:1, clientName:"$name.firstname" } } ] )

                     

                      没有数据则报null

                     

　　　　　  $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。

                          db.account.aggregate( [ { $match:{"name.firstname":"jack"} } ] )

                    

 

 

　　　　　  $limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。

                        

 

 

　　　　     $skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。

                     

                   $unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。

                   $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。 

                   $sort：将输入文档排序后输出。

                  $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。

七、索引查询

　　查看索引
　　　　db.tt10.getIndexes()
　　删除索引
　　　　db.tt10.dropIndex("age_1")
　　分析查询
　　　　db.tt10.find({age:66666}).explain(true)

　　　　db.tt10.find({age:66666}).explain(true).executionStats.totalDocsExamined

　　　　executionStats" : {
　　　　"executionSuccess" : true,
　　　　"nReturned" : 1,
　　　　"executionTimeMillis" : 0, ***执行时间
　　　　"totalKeysExamined" : 1, ***
　　　　"totalDocsExamined" : 1, ***扫描个数
　　　　"executionStages" : {